مقارنة أداء خوارزميات في تصنيف الصور.

مشروع مقارنة أداء خوارزميات تصنيف الصور

هل تبحث عن تحليل عملي وقوي لفهم أداء نماذج التعلم العميق في تصنيف الصور؟

أقدم لك خدمة احترافية لمقارنة أشهر النماذج باستخدام تطبيق عملي من الصفر!

تنبيه: تختلف الدقة باختلاف البيانات المرفقة لكل مودل

تفاصيل الخدمة:

قمت ببناء وتدريب 3 نماذج مختلفة لمقارنة الأداء:

- MLP (Multi-Layer Perceptron)

* مكون من 4 طبقات Hidden Layers

* الدقة: 55.88%

* Loss: 1.28

- CNN (Convolutional Neural Network)

* يحتوي على طبقات Convolution + Pooling + Normalization

* الدقة: 84.09%

* Loss: 0.54

- LeNet Architecture

* تطبيق معماري كلاسيكي من الصفر

* الدقة: 57.04%

* Loss: 1.25

>> ماذا ستحصل؟

- كود نظيف ومنظم لكل نموذج (3 ملفات منفصلة)

- شرح واضح لكل Model Architecture

- مقارنة شاملة بين النماذج من حيث الأداء

- تحليل النتائج ولماذا CNN يتفوق على MLP و LeNet

- إمكانية التعديل والتطوير حسب طلبك واستخدام مودلات أخرى وتحقيق دقة أعلى باستخدام بيانات مختلفة

لا تتردد في التواصل لطلب تعديلات أو إضافة نماذج أخرى!